Modelling microplastics in bioretention systems: A review
Notice bibliographique
Résumé
Urban stormwater is both a major source and a mode of transport for microplastics in the environment. Black-box field studies have found that bioretention cells, a type of low impact development (LID), consisting mainly of engineered porous media, are effective systems for capturing microplastics. However, the mechanisms of how microplastics are transported, removed from stormwater, and fragmented within bioretention cells are unclear. Additionally, the impacts of microplastics on the hydrology and microplastic removal performance of bioretention cells remain unclear. This study assesses tools to model microplastic removal using LID and reviews the literature on the mechanisms of microplastic filtration in porous media. None of the evaluated stormwater tools were found to be well-suited to model microplastic removal via bioretention. We identified 74 studies that, at times, misinterpreted “all microplastics” as colloids. We recommend using a combination of two models to evaluate the full spectrum of microplastic sizes. Currently, the best-suited models are HYDRUS and the cake-layer model described in Li and Davis (2008a), which can be adapted for this purpose. More column studies are needed to parametrize these models that use the full range of polymer types and morphologies of urban stormwater microplastics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».